城市公共自行車系統(tǒng)智能調(diào)度優(yōu)化算法研究.pdf

1、面對(duì)目前日益嚴(yán)重的城市道路的擁堵和不斷惡化的氣候環(huán)境，在政府的大力引導(dǎo)扶持和人們健康環(huán)保理念逐漸增強(qiáng)的背景下，自行車這種健康、無(wú)污染的交通出行方式又逐漸重新返回人們的視線。然而，由于受到交通流不平衡和通勤出行高峰的影響，城市公共自行車系統(tǒng)（Public Bicycle System,PBS）經(jīng)常出現(xiàn)因站點(diǎn)無(wú)車而無(wú)法租車和因站點(diǎn)車位滿而無(wú)法還車的尷尬現(xiàn)象。這一問(wèn)題極大地挫傷了人們選擇自行車出行的熱情，阻礙了城市公共自行車系統(tǒng)作用的有效發(fā)揮

2、。
　　本文以當(dāng)前PBS系統(tǒng)中租車還車?yán)щy問(wèn)題為研究對(duì)象，在優(yōu)化計(jì)算理論和車輛路徑問(wèn)題（VRP）的基礎(chǔ)上，研究了系統(tǒng)的智能調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題，包括多車調(diào)度任務(wù)的協(xié)調(diào)分配、靜態(tài)調(diào)度路線的構(gòu)建和動(dòng)態(tài)調(diào)度任務(wù)的在線優(yōu)化等問(wèn)題，提出了基于聚類劃分的動(dòng)態(tài)區(qū)域調(diào)度模型、基于遺傳算法的調(diào)度路線構(gòu)建方法和基于迭代反饋雙層模型的動(dòng)態(tài)調(diào)度方案，在滿足站點(diǎn)調(diào)度請(qǐng)求和保證站點(diǎn)服務(wù)能力的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了調(diào)度路線的優(yōu)化，為系統(tǒng)調(diào)度管理提供了決策支持和智能解決方案。首先

3、為解決PBS系統(tǒng)多車調(diào)度時(shí)的調(diào)度車輛的站點(diǎn)分配問(wèn)題，本文根據(jù)區(qū)域調(diào)度模型提出了基于 K-medoids算法的多階段再優(yōu)化動(dòng)態(tài)聚類的多車調(diào)度任務(wù)分割算法，實(shí)現(xiàn)了按照距離、任務(wù)量和站點(diǎn)需求的調(diào)度區(qū)域的動(dòng)態(tài)劃分和多車輛任務(wù)的協(xié)調(diào)。其次研究了PBS靜態(tài)調(diào)度問(wèn)題，建立了以最小化調(diào)度費(fèi)用為目標(biāo)的整數(shù)規(guī)劃模型，提出了基于VRP問(wèn)題和自適應(yīng)遺傳算法的調(diào)度路線構(gòu)建方法。本文結(jié)合PBS調(diào)度問(wèn)題的實(shí)際需要對(duì)遺傳算法進(jìn)行了改進(jìn)，定義了染色體逆序數(shù)距離并應(yīng)用最小

4、誤差校正分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)不可行個(gè)體的轉(zhuǎn)換，通過(guò)基于雙向關(guān)聯(lián)度的不變位交叉算子、基于種群多樣性和個(gè)體適應(yīng)性的自適應(yīng)變異算子、2-opt局部?jī)?yōu)化方法來(lái)提高求解精度和加快算法的收斂速度。第三研究了PBS動(dòng)態(tài)調(diào)度問(wèn)題，建立了以最大化站點(diǎn)服務(wù)能力和最小化調(diào)度費(fèi)用為目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型，提出了基于需求預(yù)測(cè)模型和調(diào)度規(guī)劃模型的迭代反饋動(dòng)態(tài)調(diào)度求解方案，采用 GM(1,1)模型預(yù)測(cè)站點(diǎn)調(diào)度需求，采用“需求距離比”和Pareto占優(yōu)排序兩種思路實(shí)現(xiàn)調(diào)度規(guī)劃模型，通